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量化有助于减少显存使用并加速推理 GPTQ 等后训练量化方法(Post Training Quantization)是一种在训练后对预训练模型进行量化的方法。
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export_di…大模型量化剪枝
量化有助于减少显存使用并加速推理 GPTQ 等后训练量化方法(Post Training Quantization)是一种在训练后对预训练模型进行量化的方法。
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export_dir: models/llama3_gptq
export_quantization_bit: 4
export_quantization_dataset: data/c4_demo.json
export_size: 2
export_device: cpu
export_legacy_format: falseQLoRA 是一种在 4-bit 量化模型基础上使用 LoRA 方法进行训练的技术。它在极大地保持了模型性能的同时大幅减少了显存占用和推理时间。
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model_name_or_path: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
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export_legacy_format: false量化7B模型12GB显存不够用
增大至24G显存就够了 量化加载的参数更多所以对显存的需求更大
剪枝
